llm_openai_notebook

LLM Notebook OpenAi

Este repositório contém notebooks Jupyter para explorar e utilizar os grandes modelos de idiomas da OpenAI (LLMS) para várias aplicações, incluindo chatbots, geração de agitação com recuperação, geração de texto, engenharia rápida e incorporação de vetor. Esses notebooks fornecem um kit de ferramentas abrangente para trabalhar com modelos Openai em diversos contextos.

Estrutura do repositório

• Openai-chat.ipynb : demonstra a configuração de um chatbot usando modelos OpenAI, concentrando-se em interações conversacionais e geração de respostas.
• Openai-rag.ipynb : implementa a geração de recuperação de recuperação (RAG), combinando a recuperação de dados relevantes com as respostas do modelo OpenAI para respostas de reconhecimento de contexto.
• Openai-textgen.ipynb : concentra-se na geração de texto usando modelos OpenAI, adequado para escrita criativa, criação de conteúdo e saídas informativas de texto.
• Openai_prompting.ipynb : fornece métodos e técnicas para uma engenharia imediata eficaz, demonstrando como otimizar os avisos para orientar o comportamento do modelo.
• Openai_reference_rag.ipynb : um notebook avançado sobre geração de recuperação que usa integração de material de referência para respostas altamente precisas.
• Openai_vector_emb.ipynb : explora incorporações de vetor com modelos OpenAI, mostrando como usar incorporações para pesquisa de similaridade, agrupamento e outras aplicações no processamento de linguagem natural.

Começando

Pré -requisitos

Para executar esses cadernos, você precisará:

• Python 3.8+
• Notebook Jupyter
• Dependências listadas em requirements.txt

Instalação

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/simonpierreboucher/llm_openai_notebook.git
   cd llm_openai_notebook

2. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

Executando os notebooks

1. Iniciar Jupyter Notebook : Abra Jupyter navegando para a pasta do repositório e executando:

   jupyter notebook

2. Selecione um notebook : abra qualquer um dos notebooks para explorar funcionalidades como bate -papo, pano ou geração de texto.
3. Siga as instruções : Cada notebook contém instruções e etapas para interagir com os modelos OpenAI no respectivo aplicativo.

Casos de uso

• Desenvolvimento de Chatbot : com OPENAI-CHAT.ipynb e OPENAI_PROMPTING.ipynb , você pode criar e otimizar um agente de conversação.
• Recuperação de informações : use OPENAI-RAG.ipynb e OPENAI_REFERENCE_RAG.ipynb para aplicativos que requerem respostas precisas e fundamentadas em fonte.
• Criação de conteúdo : OPENAI-TEXTGEN.ipynb fornece ferramentas para gerar conteúdo criativo ou informativo.
• Pesquisa de incorporação e similaridade : OPENAI_VECTOR_EMB.ipynb é ideal para tarefas de PNL envolvendo correspondência, agrupamento e muito mais.

Contribuindo

Congratulamo -nos com contribuições! Sinta -se à vontade para enviar questões ou obter solicitações para aprimorar a funcionalidade, adicionar recursos ou corrigir erros.

Licença

Este repositório é licenciado sob a licença do MIT.